Design of the Input Matching Network of RF CMOS LNAs for Low-Power Operation
Notice bibliographique
Résumé
Optimum design of input matching network of CMOS low-noise amplifiers (LNAs) for low-power applications is discussed in this paper. This is done through an investigation of the effect of four different matching methodologies on the gain of radio frequency CMOS LNAs by means of compact analytical expressions. It is demonstrated that methods that convert the MOSFET's input impedance to 50 Omega for power matching are more suitable for low-power applications than methods that create a real 50-Omega resistance at the input of the LNA, such as source inductive degeneration. As it is analytically shown, this is because the former methods enhance the gain of the LNA by a factor that is inversely proportional to MOSFET's input resistance. The impact of each matching methodology on the noise figure (NF) of the LNA is also discussed in detail and design guidelines for optimum gain-NF performance are developed using analytical models of MOSFET's noise parameters. It is demonstrated that all four methods could achieve very good NF values, provided that the size of active and passive components are chosen carefully based on the given guidelines. Measured results of two monolithic 5.7-GHz LNAs, designed and fabricated in a 0.18-mum CMOS technology, are also presented. The input matching networks of these LNAs are optimized for low-power operation based on the theory presented in this paper. It is experimentally shown that this optimization results in approximately 60% reduction in the dc power consumption and up to 300% improvement in the overall performance of the LNA when compared with some of the most recently published LNAs
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».